Questões de Engenharia de Software para Concurso - Página 5

Q3172525

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Governança e Gestão de tecnologia da Informação |

Q3172525 Engenharia de Software

Com base na diferença entre requisitos funcionais e não funcionais, assinale a alternativa correta.

A

Requisitos funcionais definem como o software deve operar em termos de desempenho e usabilidade

B

Requisitos não funcionais geralmente não impactam a arquitetura do sistema e podem ser facilmente corrigidos no final do projeto

C

Requisitos funcionais especificam as funcionalidades que o sistema deve fornecer para atender às necessidades dos usuários

D

Requisitos não funcionais são aqueles que definem o comportamento específico do sistema em relação à lógica de negócio

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Q3171850

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3171850 Engenharia de Software

Uma equipe deseja adotar abordagem DevOps para automatizar o processo de integração e entrega contínua (CI/CD). Para isso, é necessário integrar diversas ferramentas para otimizar a automação dos testes e a entrega do produto. Dentre essas ferramentas, encontra-se o

A

Selenium, que é utilizado para automação de builds, testes de integração e execução de pipelines de CI/CD, que integra-se ao CircleCl, que faz a gestão de repositórios Git. O CircleCl é compatível apenas com as linguagens Go, Java e Ruby, apresentando incompatibilidade com Python, Ruby Scala, Node js, PHP e Haskell.

B

Git Esta ferramenta precisa ser integrada ao GitHub, uma vez que são interdependentes. Usadas em conjunto, conseguem realizar o controle de versão e proporcionar a integração continua.

C

GitHub Actions, que permite a criação de workflows de CI/CD diretamente no GitHub. Os workflows são definidos no diretório .github/workflows de um repositório, que pode ter vários workflows, cada um dos quais podendo executar um conjunto diferente de tarefas, como criar e testar pull requests.

D

Jenkins, que é uma ferramenta escrita em PHP, exclusiva para automação de testes, que integra-se ao Git para armazenar o histórico dos testes automatizados executados.

E

Maven, que é uma ferramenta proprietária para automação de builds, que também possui capacidades nativas de controle de versões e pipelines de CI/CD, similar ao Gittab CI/CD. Um projeto Maven fica atrelado a um arquivo principal: o pom.java.

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Q3171847

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3171847 Engenharia de Software

A equipe de analistas de um órgão público está avaliando o desempenho de dois modelos de machine leaming: um modelo de classificação e outro de regressão. O modelo de classificação utiliza uma curva ROC para analisar a performance, enquanto o modelo de regressão utiliza o erro médio absoluto (MAE) como métrica principal. Durante a avaliação, a equipe percebe que o modelo de classificação está apresentando sobreajuste (overfitting). Uma Analista da equipe afirmou, corretamente, que o sobreajuste ocorre quando o modelo

A

é simples demais e não consegue capturar as complexidades dos dados. A curva ROC compara a acurácia geral do modelo de classificação, enquanto o MAE avalia o desempenho: quanto maior o MAE, melhor é o desempenho do modelo. Para resolver o problema de sobreajuste, deve-se aumentar o número de variáveis no modelo.

B

generaliza excessivamente para dados novos e não consegue se adequar aos dados do treinamento. A curva ROC é capaz de calcular o desempenho do modelo por meio da média entre verdadeiros positivos (especificidade) e falsos positivos (sensibilidade). O MAE é uma métrica de erro quadrático médio que pode ser usada para melhorar o desempenho do modelo. Para eliminar o sobreajuste, deve-se aplicar a técnica de balanceamento de dados conhecida como avaliação cruzada.

C

aprende os padrões específicos do conjunto de treinamento, fornecendo previsões precisas para estes dados, mas com baixo desempenho em novos dados. A curva ROC avalia a relação entre a taxa de verdadeiros positivos e falsos negativos, enquanto o MAE mede o desvio médio absoluto entre os valores previstos e os reais. Para mitigar o sobreajuste, técnicas como regularização e parada antecipada podem ser usadas.

D

aprende as características gerais do conjunto de treinamento, generalizando bem para dados novos. A curva ROC mede a precisão de um modelo de classificação e o MAE mede a precisão de um modelo de regressão.Para reduzir o sobreajuste, deve-se aumentar a complexidade do modelo.

E

não consegue aprender os padrões do conjunto de treinamento. A curva ROC mostra a relação entre a taxa de falsos positivos e a taxa de verdadeiros negativos, enquanto o MAE mede a diferença entre a previsão mais provável e o valor real. Para reduzir o sobreajuste, deve-se remover os dados desbalanceados do conjunto de treinamento.

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Q3171155

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171155 Engenharia de Software

Chatbots são bots que conversam em linguagem natural, como o A.L.I.C.E. De todas as categorias de bots, o chatbot é provavelmente a mais antiga, sendo Eliza normalmente reconhecida como o primeiro do mundo. Com relação aos chatbots, assinale a alternativa que apresenta qual assistente pessoal de IA foi lançado em 2011 e ajudou a popularizar os chatbots.

A

Google Now

B

Alexa

C

Cortana

D

Siri

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Q3171154

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171154 Engenharia de Software

Analise a afirmação a seguir:
“______ são uma das categorias mais importantes de robôs, pois permitem interação e acesso a funções computacionais por meio da linguagem natural, que é uma das maneiras mais simples e rápidas para os seres humanos se comunicarem, especialmente na dimensão oral.”(GABRIEL, 2022, p. 93-94).
Diante da afirmação acima, assinale a alternativa que preencha corretamente a lacuna.

A

AutoRobots

B

Messengers

C

Chatbots

D

Intelligent Applications

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Q3171153

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171153 Engenharia de Software

Aprendizado de máquina (Machine learning) e aprendizado profundo (Deep learning) são assuntos populares nos dias de hoje na área da computação. Assinale a alternativa que apresenta a principal diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

A

Aprendizado de máquina usa apenas análise estatística, enquanto aprendizado profundo usa redes neurais

B

Aprendizado de máquina é baseado em múltiplas técnicas, enquanto aprendizado profundo imita a funcionalidade do cérebro humano usando redes neurais

C

Aprendizado de máquina é menos eficaz do que aprendizado profundo

D

Aprendizado profundo depende de intervenção humana, enquanto aprendizado de máquina é totalmente automatizado

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Q3171152

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171152 Engenharia de Software

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma subárea da inteligência artificial que foca na interação entre computadores e a linguagem humana. Ele envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas compreendam, interpretem e respondam a textos e fala de maneira semelhante aos humanos. Este processamento segue um fluxo básico de análises e ações. Assinale a alternativa que apresenta quais são os estágios deste fluxo.

A

Pré-processamento, Análise léxica, Análise tradutória, Análise intencional, Análise verificadora

B

Pré-processamento, Análise léxica, Análise sintática, Análise Semântica, Análise pragmática

C

Pré-processamento, Análise tradutória, Análise sintática, Análise verificadora

D

Pré-processamento, Análise tradutória, Análise pragmática, Análise sintática

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Q3171148

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171148 Engenharia de Software

Se vamos criar apenas uma hipótese, essa abordagem é suficiente. Mas muitas vezes acabamos criando várias hipóteses: podemos querer comparar dois modelos de aprendizado de máquina completamente diferentes, ou podemos ajustar os vários “botões” dentro de um modelo. Por exemplo, poderíamos tentar diferentes limiares para poda χ2 das árvores de decisão ou diferentes graus para os polinômios.
Chamamos esses “botões” de hiperparâmetros – parâmetros da classe de modelo, não do modelo individual. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta o que são hiperparâmetros em modelos de aprendizado de máquina.

A

Parâmetros ajustados para maximizar o erro do conjunto de teste

B

Parâmetros que são ajustados automaticamente durante o treinamento do modelo

C

Parâmetros que são ajustados apenas depois que o modelo é treinado

D

Parâmetros que determinam a estrutura do modelo, mas não são ajustados durante o treinamento

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Q3171147

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171147 Engenharia de Software

Considere a afirmação a seguir:
“O processo de penalizar explicitamente a hipótese complexa é chamado ______ estamos procurando funções que sejam mais regulares. Observe que agora estamos fazendo duas escolhas: a função de perda (L1 ou L2) e a medida de complexidade, que é chamada função de ______” (RUSSEL et al., 2022, p.607).
Assinale a alternativa que preencha correta e respectivamente as lacunas.

A

Criação / Criação

B

Regularização / Regularização

C

Ajuste / Ajuste

D

Adaptação / Adaptação

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Q3171146

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171146 Engenharia de Software

De acordo com o processo de aprendizado de máquina, assinale a alternativa que apresenta o que ocorre quando os dados são subamostrados (underfitting) no contexto de algoritmos de aprendizagem.

A

O algoritmo pode não convergir devido à quantidade insuficiente de iterações de aprendizagem para ajustar adequadamente o modelo aos dados

B

O algoritmo produz um modelo excessivamente complexo que não generaliza bem

C

O algoritmo convergirá rapidamente para a solução ótima

D

O algoritmo é capaz de adaptar-se a todos os tipos de dados sem necessidade de ajustes adicionais

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Q3171145

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171145 Engenharia de Software

Analise a afirmação a seguir:
“O fenômeno de _______ acontece quando o modelo preditivo é gerado de forma a representar os exemplares usados para sua geração com uma fidelidade mais alta que o necessário. Esses modelos, se avaliados em relação ao seu desempenho nesses exemplares, receberão avaliações muito boas [...]” (SILVA et al, 2016, p. 137).
Diante da afirmação anterior, assinale a alternativa que preencha corretamente a lacuna sobre qual fenômeno é este, com relação às estratégias para treinamento, validação e teste.

A

coesão

B

dilatação

C

contrajuste

D

sobreajuste

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Q3171144

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171144 Engenharia de Software

Com relação ao aprendizado de máquina, um agente aprenderá a melhorar seu desempenho após fazer observações sobre o mundo. A aprendizagem pode variar do corriqueiro, como anotar uma lista de compras, até o mais profundo, como mostrado por Albert Einstein, que deduziu uma nova teoria para o universo.
Quando o agente é um computador, nós o chamamos aprendizado de máquina: um computador observa alguns dados, monta um modelo baseado nos dados e usa o modelo como uma hipótese sobre o mundo e um software que pode resolver problemas. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta qual é a principal razão para utilizar aprendizado de máquina em vez de programar um computador com todas as soluções possíveis desde o início

A

A necessidade de um hardware mais poderoso para executar algoritmos complexos

B

A necessidade de reduzir o custo de desenvolvimento do software

C

A dificuldade de prever todas as situações futuras e a incapacidade dos projetistas de programar todas as soluções manualmente

D

A impossibilidade de criar interfaces gráficas de usuário eficientes

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Q3171143

Ano: 2024 Banca: IBFC Órgão: TRF - 5ª REGIÃO Prova: IBFC - 2024 - TRF - 5ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3171143 Engenharia de Software

O Teste de Turing é um conceito fundamental na história da inteligência artificial (IA), proposto pelo matemático e lógico Alan Turing em 1950. Ele é frequentemente discutido em relação à capacidade das máquinas de exibir comportamento inteligente semelhante ao dos seres humanos. Diante do exposto, assinale a alternativa que apresenta quais são as principais capacidades para um computador passar no teste de Turing.

A

Apenas processamento de linguagem natural e robótica

B

Visão computacional e representação de conhecimento

C

Processamento de linguagem natural, representação de conhecimento, raciocínio automatizado e aprendizado de máquina

D

Processamento de linguagem natural e visão computacional

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Q3170495

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3170495 Engenharia de Software

Um Tribunal do Trabalho está implementando um sistema de gerenciamento onde um projeto pode ter múltiplos participantes e cada participante pode estar em vários projetos; um projeto também pode ter várias fases e cada fase pertence a apenas um projeto; um participante pode ter diferentes papéis em um projeto.
Dentre as seguintes características para modelar o relacionamento entre Participante e Projeto, a mais adequada é:

A

um relacionamento hierárquico entre Participante e Projeto, com o Participante sendo um subtipo de Projeto.

B

dois relacionamentos binários muitos-para-muitos: um entre Participante e Projeto, e outro entre Participante e Papel.

C

um relacionamento binário muitos-para-muitos com uma entidade associativa para armazenar o papel do participante.

D

um relacionamento um-para-muitos entre Participante e Projeto, com um atributo no Participante indicando o papel.

E

um relacionamento ternário entre Participante, Projeto e Papel e outro binário entre Projeto e Papel.

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Q3170476

Ano: 2024 Banca: FCC Órgão: TRT - 20ª REGIÃO (SE) Prova: FCC - 2024 - TRT - 20ª REGIÃO (SE) - Técnico Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade Tecnologia da Informação |

Q3170476 Engenharia de Software

A equipe de um Tribunal está debatendo a adequação de metodologias ágeis, considerando a natureza dos diversos projetos institucionais. Um Técnico de TI afirmou que a metodologia:

A

Scrum é melhor em projetos que requerem a auto-organização da equipe e iterações regulares, permitindo que os desenvolvedores façam ajustes nas prioridades e no escopo do projeto a cada Sprint. Além disso, o Scrum se concentra na implementação de um ciclo de desenvolvimento linear e sequencial, mais próximo da realidade.

B

XP deve ser escolhida na maior parte dos projetos, pois permite um planejamento detalhado a longo prazo, com entregas frequentes em sprints de 3-4 semanas ou um mês. Além disso, como a colaboração com o cliente é fundamental, essa metodologia incentiva reuniões de revisão mensais com as partes interessadas.

C

XP é mais indicada quando há alta necessidade de refatoração contínua e testes automatizados, o que permite melhor controle da qualidade do código durante o desenvolvimento.

D

XP deve ser escolhida quando o time deseja trabalhar sem sprints fixos e priorizar documentações mais detalhadas e extensas. Além disso, projetos com baixa variabilidade de requisitos se beneficiam com as práticas XP.

E

Scrum deve ser preferida em projetos em que há necessidade de ciclos curtos com entregas de incremento de soware a cada semana, garantindo uma integração contínua do produto.

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Q3170214

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRF - 6ª REGIÃO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Técnico Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas de Informação |

Q3170214 Engenharia de Software

No que concerne à Microsoft Power Platform, julgue o item que se segue.

As ferramentas de Power Apps permitem a utilização do Copilot como apoio para criação e manutenção de aplicações.

Certo

Errado

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Q3170213

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRF - 6ª REGIÃO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Técnico Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas de Informação |

Q3170213 Engenharia de Software

A respeito de aplicação de testes, julgue o item subsecutivo.

Na utilização das técnicas de desenvolvimento guiado por testes (TDD), deve ser escrito um novo código apenas quando um teste automatizado falhar.

Certo

Errado

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Q3170212

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRF - 6ª REGIÃO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Técnico Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas de Informação |

Q3170212 Engenharia de Software

A respeito de aplicação de testes, julgue o item subsecutivo.

Para facilitar os testes de uma aplicação, podem ser utilizados os mock objects, que são objetos genéricos que atendem a todas as necessidades de testes.

Certo

Errado

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Q3170211

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRF - 6ª REGIÃO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Técnico Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas de Informação |

Q3170211 Engenharia de Software

Acerca de ferramentas de codeless e nocode, julgue o item subsequente.

As plataformas nocode permitem a utilização de componentes gráficos de front-end e back-end, bem como possibilitam integrações com sistemas externos.

Certo

Errado

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Q3170210

Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: TRF - 6ª REGIÃO Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - TRF - 6ª REGIÃO - Técnico Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Desenvolvimento de Sistemas de Informação |

Q3170210 Engenharia de Software

Acerca de ferramentas de codeless e nocode, julgue o item subsequente.

Uma das vantagens das ferramentas de nocode é a possibilidade de customizações específicas para cada aplicação.

Certo

Errado

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Questões de Concurso Sobre engenharia de software

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